KR102034190B1 - 태양광 패널의 표면을 관리하는 장치 및 방법 - Google Patents
태양광 패널의 표면을 관리하는 장치 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102034190B1 KR102034190B1 KR1020180058182A KR20180058182A KR102034190B1 KR 102034190 B1 KR102034190 B1 KR 102034190B1 KR 1020180058182 A KR1020180058182 A KR 1020180058182A KR 20180058182 A KR20180058182 A KR 20180058182A KR 102034190 B1 KR102034190 B1 KR 102034190B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- solar panel
- decontamination
- information
- energy amount
- amount
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000011109 contamination Methods 0.000 claims abstract description 58
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000005202 decontamination Methods 0.000 claims description 115
- 230000003588 decontaminative effect Effects 0.000 claims description 115
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 17
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 13
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 10
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 claims description 10
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 7
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 claims description 3
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 31
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 13
- 230000008569 process Effects 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 3
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 2
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 description 2
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 2
- 239000003570 air Substances 0.000 description 1
- 239000012080 ambient air Substances 0.000 description 1
- 230000003466 anti-cipated effect Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000001931 thermography Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02S—GENERATION OF ELECTRIC POWER BY CONVERSION OF INFRARED RADIATION, VISIBLE LIGHT OR ULTRAVIOLET LIGHT, e.g. USING PHOTOVOLTAIC [PV] MODULES
- H02S50/00—Monitoring or testing of PV systems, e.g. load balancing or fault identification
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02S—GENERATION OF ELECTRIC POWER BY CONVERSION OF INFRARED RADIATION, VISIBLE LIGHT OR ULTRAVIOLET LIGHT, e.g. USING PHOTOVOLTAIC [PV] MODULES
- H02S40/00—Components or accessories in combination with PV modules, not provided for in groups H02S10/00 - H02S30/00
- H02S40/10—Cleaning arrangements
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
- Y02E10/50—Photovoltaic [PV] energy
Landscapes
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
태양광 패널의 표면에서 발생된 오염이 제거되도록 태양광 패널의 표면을 관리하는 장치 및 방법이 개시된다. 태양광 패널의 영상을 이용하여 그 표면을 관리하는 장치는, 태양광 패널의 영상 정보 및 센싱 정보를 수집하는 수집부; 영상 정보를 분석하여 오염 정보를 계산하는 오염 계산부; 센싱 정보를 분석하여 기준 에너지량을 계산하는 에너지량 계산부; 및 수집 정보, 오염 정보 및 기준 에너지량에 태양광 패널의 현재 에너지량을 비교하여 오염 제거 후의 실익을 판단하는 판단부를 포함한다.
Description
본 발명은 태양광 패널의 관리 기술로서, 태양광 패널의 표면에서 발생된 오염의 오염 정보를 계산하고, 계산된 오염 정보를 배포하여 오염이 제거되도록 태양광 패널의 표면을 관리하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
정부에서 강력하게 추진하는 태양광 발전 사업에 의해 태양광을 수광하여 에너지를 발전시키는 태양광 패널이 전국에 설치되어 있다. 설치된 태양광 패널에서 발전된 에너지는 기업이나 가정 등의 에너지원으로 제공된다. 또한, 발전된 태양광 에너지는 태양광 패널이 설치된 곳에서 주변의 공기를 정화하고 온도를 조절하는 친환경 용도로도 사용될 수 있다.
하지만, 대다수의 태양광 패널을 이용한 발전 시설물들은 설치 이후, 지속적인 고효율의 발전량을 유지하기 위한 품질 관리는 제대로 이루어지지 않아 생산량이 점점 줄어들고 있다. 대한민국의 경우, 미세먼지, 황사, 꽃가루, 낙엽 등의 오염원이 시기별로 발생한다. 특히, 발전량에 최우선적인 영향을 미치는 태양광 패널은 외부에 노출되어 있어 상기 오염원에 의해 오염이 발생하지만, 오염 제거를 위한 태양광 패널의 관리는 미흡한 실정이다.
종래 기술로서 태양광 패널의 오염을 영상 기술을 기반으로 판단하여 오염을 제거하는 기술이 있다. 상기 종래 기술은 오염이 없는 상태의 패널 영상과 현재의 패널 영상을 비교하여 오염 정보를 판단한다. 여기서, 오염의 발생이 판단되면, 태양광 패널에 자체적으로 구비된 클리닝 시스템을 이용하는 경우가 있다. 자체 구비된 클리닝 시스템은 빈번한 주기로 태양광 패널의 오염을 제거하는데 적합하지만, 시스템 구축 비용이 증가하고, 사람이 오염을 직접 제거하는 작업에 비해 오염 제거의 효과가 낮다.
여기서, 장치 또는 사람의 오염 제거는 결국 태양광 발전 시설물의 관리자가 결정하는 것이다. 관리자의 결정에 따라, 장치의 오염 제거 자동 작업을 내리거나 및 사람의 오염 제거 작업이 내려진다. 오염 정보를 기반으로 관리자가 작업을 내리는 종래의 오염 제거 작업에 있어서, 오염 제거에 의한 에너지 생산량 변화가 판단 지표로 이용된다면 바람직할 것이다.
본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 인식하에 창출된 것으로서, 태양광 패널의 표면에서 촬영되는 영상 및 센싱되는 데이터를 수집하여 오염 정도를 감시하고, 감시된 오염의 제거 전, 후로 예측되는 에너지 변화량을 계산하고, 예측된 에너지 변화량을 기반으로 오염 제거를 판단하는 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 오염 제거가 판단되면, O2O(Online to Offline) 방식을 통해 작업자에게 오염 제거가 필요한 태양광 패널의 정보를 통지하는 것을 목적으로 한다.
일 측면에 따른, 태양광 패널의 근거리에 설치된 카메라 및 센서와 유무선 네트워크를 통해 연결되는 태양광 패널의 표면을 관리하는 장치는, 상기 카메라로부터 전송되는 태양광 패널의 표면 영상 정보와 상기 센서로부터 전송되는 태양광 패널의 일조량, 온도를 포함하는 환경 정보를 수집하는 수집부와; 상기 표면 영상 정보를 영상 분석 처리하는 것에 의해 상기 태양광 패널의 오염정보를 계산하는 오염 계산부와; 상기 환경 정보를 참조하여 상기 태양광 패널이 발전할 수 있는 기준 에너지량을 계산하는 에너지량 계산부와; 상기 표면 영상 정보, 상기 환경 정보, 상기 오염정보 및 상기 기준 에너지량에 근거하여 신경망 엔진을 이용하여 상기 태양광 패널의 오염 제거전의 에너지량의 예측값과 오염 제거후의 에너지량의 예측값을 예측하는 예측부; 및 상기 오염정보, 상기 기준 에너지량, 상기 태양광 패널의 오염 제거전의 에너지량의 예측값과 오염 제거후의 에너지량의 예측값에 근거하여 상기 태양광 패널의 오염 제거 여부를 판단하는 판단부;를 포함한다. 특히, 상기 판단부는, 상기 태양광 패널로부터 실측한 현재 에너지량이 상기 오염 제거전의 에너지량의 예측값 보다 미리 정해진 기준치 보다 하회할 경우 상기 태양광 패널에 고장이나 열화가 있는 것으로 판단하고, 상기 실측한 현재 에너지량이 상기 오염 제거전의 에너지량의 예측값의 오차범위내에 있고, 상기 오염 제거후의 에너지량의 예측값이 상기 기준 에너지량의 오차범위내에 있는 경우 상기 태양광 패널에 오염이 존재하는 것으로 판단한다.
본 발명의 일 측면에 따른 태양광 패널의 표면을 관리하는 장치는, 상기 판단부의 오염 제거 판단에 따라 관리자 단말로부터 오염 제거 요청이 수신되면, 오염된 태양광 패널의 표면 영상 정보, 오염된 태양광 패널의 오염정보, 예상되는 오염 작업의 시간과 비용, 상기 오염 제거후의 에너지량의 예측값을 포함하는 오염 제거 작업 정보를 등록된 복수의 작업자 단말로 브로드캐스팅하는 배포부를 더 포함한다.
상기 오염 계산부는, 상기 표면 영상 정보에 대해 색도차, 이물 크기, 색 온도차 및 오염 제거의 전, 후의 차영상 중 적어도 하나를 이용하여 상기 오염정보를 계산한다.
또한, 상기 판단부는, 상기 오염정보, 상기 기준 에너지량, 상기 실측된 현재 에너지량, 상기 오염 제거전의 에너지량의 예측값 및 상기 오염 제거후의 에너지량의 예측값을 상기 관리자 단말에 출력한다.
본 발명의 다른 일 측면은 태양광 패널의 표면을 관리하는 방법에 관한 것이다. 이 방법은, 태양광 패널의 근거리에 설치된 카메라 및 센서와 유무선 네트워크를 통해 연결되는 태양광 패널의 표면을 관리하는 장치에서 이루어지는 아래의 절차를 포함한다. 즉, 그 절차는, 상기 카메라로부터 전송되는 태양광 패널의 표면 영상 정보와 상기 센서로부터 전송되는 태양광 패널의 일조량, 온도를 포함하는 환경 정보를 수집하는 제 1 단계; 상기 표면 영상 정보를 영상 분석 처리하는 것에 의해 상기 태양광 패널의 오염정보를 계산하는 제 2 단계; 상기 환경 정보를 참조하여 상기 태양광 패널이 발전할 수 있는 기준 에너지량을 계산하는 제 3 단계; 상기 표면 영상 정보, 상기 환경 정보, 상기 오염정보 및 상기 기준 에너지량에 근거하여 신경망 엔진을 이용하여 상기 태양광 패널의 오염 제거전의 에너지량의 예측값과 오염 제거후의 에너지량의 예측값을 예측하는 제 4 단계; 상기 실측한 현재 에너지량이 상기 오염 제거전의 에너지량의 예측값의 오차범위내에 있고, 상기 오염 제거후의 에너지량의 예측값이 상기 기준 에너지량의 오차범위내에 있는 경우 상기 태양광 패널에 오염이 존재하는 것으로 판단하는 제 5 단계; 상기 제 5 단계에서, 상기 태양광 패널에 오염이 존재하는 것으로 판단되면, 상기 오염정보, 상기 기준 에너지량, 상기 실측된 현재 에너지량, 상기 오염 제거전의 에너지량의 예측값 및 상기 오염 제거후의 에너지량의 예측값을 관리자 단말에 출력하는 제 6 단계; 상기 관리자 단말로부터 오염 제거 요청이 수신되면, 오염된 태양광 패널의 표면 영상 정보, 오염된 태양광 패널의 오염정보, 예상되는 오염 작업의 시간과 비용, 상기 오염 제거후의 에너지량의 예측값을 포함하는 오염 제거 작업 정보를 등록된 복수의 작업자 단말로 브로드캐스팅하는 제 7 단계; 및 상기 복수의 작업자 단말중 적어도 어느 하나의 작업자 단말로부터 작업 수락 요청을 접수하고, 가장 먼저 작업 수락 요청을 한 작업자 단말에 오염 제거 작업 지시를 출력하는 제 8 단계를 포함한다.
상기 제 2 단계에서, 상기 표면 영상 정보에 대해 색도차, 이물 크기, 색 온도차 및 오염 제거의 전, 후의 차영상 중 적어도 하나를 이용하여 상기 오염 정보를 계산하는 것을 특징으로 한다.
삭제
삭제
삭제
삭제
본 발명의 일 측면에 따르면, 태양광 패널의 영상 정보와 센싱 정보를 이용하여 오염 정보를 계산하고, 계산된 오염 정보를 O2O의 플랫폼을 기반으로 배포함으로써, 오염 감지부터 오염 제거의 작업까지 원스톱 서비스를 제공할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 신경망 엔진에 의해 오염 제거 전, 후의 에너지량을 예측하고, 예측된 오염 제거 전의 에너지량으로 태양광 패널의 고장을 판단할 수 있고, 예측된 오염 제거 후의 증산된 에너지량으로 발생된 에너지량의 소득 및 수익의 경제성 정보를 관리자에게 스마트 정보로 제공함으로써 관리자가 오염 제거 작업의 지시를 내릴 것을 유도할 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 오염 제거의 작업 지시가 내려지면, 오염 제거 작업을 위한 태양광 패널의 영상 정보, 오염 제거의 작업 시간/비용을 포함하는 정보를 작업자에게 배포함으로써, 작업자가 작업의 규모, 시간, 비용을 미리 파악한 후 계획을 수립하여 작업의 수주를 결정할 수 있게 한다.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 후술한 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되지 않아야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널의 표면 관리 장치를 포함하는 시스템의 개략적 구성도이다.
도 2는 도 1의 수집부의 수집 정보를 이용하여 오염 계산부 및 에너지량 계산부가 계산 처리하는 예시도이다.
도 3은 도 1의 예측부가 신경망 엔진을 이용하여 오염 제거 전, 후의 에너지량을 예측하는 예시도이다.
도 4는 도 1의 판단부가 오염 제거를 판단하는 예시도이다.
도 5는 도 1의 배포부가 관리자 단말 및 작업 단말 사이에서 오염 제거 정보를 배포하는 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널의 표면 관리 방법의 개략적 순서도이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널의 표면 관리 장치를 포함하는 시스템의 개략적 구성도이다.
도 2는 도 1의 수집부의 수집 정보를 이용하여 오염 계산부 및 에너지량 계산부가 계산 처리하는 예시도이다.
도 3은 도 1의 예측부가 신경망 엔진을 이용하여 오염 제거 전, 후의 에너지량을 예측하는 예시도이다.
도 4는 도 1의 판단부가 오염 제거를 판단하는 예시도이다.
도 5는 도 1의 배포부가 관리자 단말 및 작업 단말 사이에서 오염 제거 정보를 배포하는 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널의 표면 관리 방법의 개략적 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구 범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상에 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널의(100) 표면 관리 장치(140)를 포함하는 시스템(100)의 개략적 구성도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 시스템(100)은 카메라(121), 센서(122), 전송 장치(130), 태양광 패널(110)의 표면 관리 장치(140), 관리자 단말(150) 및 작업자 단말(160)을 포함하여 구성된다. 또한, 태양광 패널(110)의 표면 관리 장치(140)는 수집부(141), 오염 계산부(142), 에너지량 계산부(143), 예측부(144), 판단부(145) 및 배포부(146)를 포함하여 구성된다.
상기 카메라(121), 센서(122) 및 전송 장치(130)는 태양광 관리 시설물의 근거리에 설치된다. 여기서, 카메라(121) 및 센서(122)는 태양광 패널(110) 또는 그 근거리에 설치된다.
상기 전송 장치(130)는 적어도 하나의 카메라(121) 및 적어도 하나의 센서(122)와 유무선 네트워크를 통해 연결된다. 네트워크를 통해, 전송 장치(130)는 카메라(121)로부터 카메라(121)가 촬영한 영상을 수신한다. 수신되는 영상은 실시간 촬영되는 동영상 또는 사진과 같은 정지 영상일 수 있다. 또한, 전송 장치(130)는 센서(122)로부터 센서(122)가 센싱한 신호를 수신한다. 센서(122)가 센싱하는 대상은 태양광 패널(110)에서 센싱되는 일조량, 온도, 습도, 풍향, 바람 세기 등의 환경 정보일 수 있으며, 태양광 패널(110)의 오염 정보 또는 에너지량을 계산할 수 있기만 하면 그 센싱 대상이나 센싱 방식에 제한을 두지 않는다. 상기 촬영 및 센싱이 수행되면, 전송 장치(130)는 수신된 영상 및 센싱 값을 유무선 네트워크를 통해 태양광 패널(110)의 표면 관리 장치(140)로 업로드한다.
상기 표면 관리 장치(140)는 태양광 패널(110)의 감시를 위해 전송 장치(130)의 업로드에 의해 수신된 영상 데이터 및 센싱 데이터를 수집 정보로 저장한다. 상기 감시에 의해, 표면 관리 장치(140)는 수집된 정보를 기반으로 태양광 패널(110)의 오염 정보를 생성하고, 생성된 오염 정보를 관리자 단말(150)로 제공한다. 관리자가 오염 정보를 확인한 후 오염 제거 작업을 요청하면, 표면 관리 장치(140)는 O2O 방식으로 오염 제거의 작업 정보를 복수의 작업자 단말(160)로 배포한다. 상기 작업 정보를 수신한 작업자들 중에서 어느 한 명의 작업자가 먼저 승낙을 하면, 승낙한 작업자가 태양광 발전 시설물에 방문하여 오염 제거 작업을 하게 된다.
본 발명에서, 표면 관리 장치(140)는 메모리와 프로세서로 구성된 컴퓨터 단말이고, 각 구성부(141~146)들은 프로그램의 형태로 메모리에 로딩되어 프로세서를 통해 실행된다.
상기 관리자 단말(150)은 태양광 발전 시설물을 관리하고, 태양광 패널(100)의 오염 상태를 확인하여 오염 제거 작업의 지시를 내리는 관리자의 단말이다. 관리자 단말(150)은 표면 관리 장치(140)에 접속하여 태양광 패널(110)의 오염 정보를 제공받는다. 관리자 단말(150)은 모바일 단말, 데스크 탑 등을 포함한다. 오염 정보를 제공받기 위해, 관리자는 표면 관리 장치(140)가 제공하는 태양광 패널(110)의 표면 관리 서비스에 가입되는 것이 요구된다. 회원 가입된 관리자는 관리자 단말(150)을 통해 표면 관리 장치(140)에 로그인한 후, 표면 관리 장치(140)가 제공하는 영상 정보, 센싱 정보 및 오염 정보 등의 각종 정보를 조회할 수 있다.
상기 작업자 단말(160)은 관리자의 오염 제거 지시에 따른 오염 제거 작업 정보를 표면 관리 장치(140)로부터 O2O 방식(예 : 브로드캐스팅 방식)으로 수신한다. O2O 방식에 의해, 상기 작업 정보를 수신한 복수의 작업자 단말(160) 중에서 먼저 오염 제거 작업을 수락하는 작업자가 그 작업을 선점한다.
도 2는 도 1의 수집부(141)의 수집 정보를 이용하여 오염 계산부(142) 및 에너지량 계산부(143)가 계산 처리하는 예시도이다.
상기 수집부(141)는 전송 장치(130)가 업로드한 데이터를 영상 정보 및 센싱 정보로 각각 저장한다. 저장된 영상 정보는 실시간 영상 서비스에 의해 영상 분석용 화면과 함께 관리자 단말(150)로 전송될 수 있다.
상기 오염 계산부(142)는 수집부(141)에 저장된 영상 정보를 참조하여 오염 정보를 계산하는 것으로 오염 정보를 생성한다.
여기서, 오염 계산부(142)는 영상 분석 처리를 통해 오염 정보를 계산한다. 계산된 오염 정보의 오염 정도나 영상 신호 값에 의해 오염 등급이 결정될 수 있다. 오염 계산부(142)는 수집된 영상 정보에 다양한 영상 분석 처리를 할 수 있으며 특별한 제한을 두지 않는다.
상기 영상 분석 처리는 오염 계산부(142)가 수집부(141)의 영상 정보 데이터를 상대로, 색도차, 이물 크기, 색 온도차 및 오염 제거의 전, 후의 차영상 중에 적어도 하나를 이용하여 분석하는 것이다. 분석 처리에 의해 계산된 영상 신호 값에 해당되는 오염 정보는 오염 등급으로 결정될 수 있다. 오염 계산부(142)는 수집된 영상 정보에 다양한 영상 분석 처리를 할 수 있으며 특별한 제한을 두지 않는다.
참고로, 상기 색도차의 분석은 태양에 노출된 상태에서 세척 직후의 패널 영상을 획득한 후, 오염을 상/중/하의 등급으로 시료를 구성하고, 색좌표를 이용하여 오염률을 수치화하여 세척 전, 후의 영상을 비교하여 오염률의 정도를 분석하는 것이다. 상기 이물 크기의 분석은 이물의 크기를 사이즈(예 : 15mm, 20mm, 25mm, ...) 별로 구성하여 이물의 크기를 분석한 후 반복성/재현성/정확성을 분석하는 것이다. 상기 색온도차의 분석은 열화상 촬영 기능의 카메라(121)로 촬영된 영상을 이용하여 색온도 좌표를 이용한 색온도를 수치화하여 오염 여부를 분석하는 것이다. 나아가, 상기 차영상의 경우, 오염 제거 전의 영상과 오염 제거 후의 영상의 차이값은 오염을 일으킨 이물질(예 : 낙엽, 먼지 등)로 판단될 수 있다. 이물질의 판단을 위해, 영상 정보 기반의 객체 인식 기술이 이용된다.
상기 에너지량 계산부(143)는 수집부(141)에 저장된 센싱 정보를 참조하여 오염에 관계되는 기준 에너지량을 계산하고, 계산된 에너지량을 포함하는 에너지 정보를 생성한다.
여기서, 에너지량 계산부(143)는 태양광 패널(110)에서 센싱된 일조량, 온도 등의 환경 정보를 이용하여 태양광 패널(110)이 발전할 수 있는 기준 에너지량을 계산한다. 기준 에너지량은 태양광의 입사 조도, 솔라셀의 온도, 대기 질량(Air Mass)에 대해 솔라셀의 발전 성능을 이용하는 계산식을 통해 얻어지는 계산 값으로써 태양광 패널(110)에서 현재 측정된 에너지량과 비교 대상이 된다. 예를 들어, 비교 처리에 따라, 기준 에너지량의 오차 범위에 태양광 패널(110)의 현재 에너지량이 있으면, 태양광 패널(130)은 정상이고 오염이 없는 상태로 판단될 수 있다.
도 3은 도 1의 예측부(144)가 신경망 엔진을 이용하여 오염 제거 전, 후의 에너지량을 예측하는 예시도이다.
상기 신경망 엔진의 입력은 수집부(141)에서 수집된 수집 정보(영상 정보 + 센싱 정보), 오염 계산부(142)에서 얻어진 오염 정보 및 에너지량 계산부(143)에서 얻어진 에너지 정보이다. 또한, 상기 신경망 엔진의 출력은 오염 제거 전의 에너지량 및 오염 제거 후의 에너지량의 예측값이다.
먼저, 학습을 위해, 신경망 엔진은 최근까지 저장된 상기 입력 정보 및 상기 출력 정보를 신경망에 입력한다. 신경망에서는 학습을 위해 입력된 입력 정보에 의해 상기 출력 정보가 출력될 수 있는 학습 모델이 생성된다. 학습 모델은 입력 정보와 출력 정보 사이의 각종 처리, 가중치, 계산식 등으로 정의된다.
다음으로, 학습이 완료된 후, 신경망 엔진에 예측이 요구되는 수집 정보, 오염 정보 및 에너지 정보가 입력되면, 신경망 엔진은 학습 모델의 예측 처리에 의해 오염 제거 전, 후의 에너지량을 각각 출력한다.
도 4는 도 1의 판단부(145)가 오염 제거를 판단하는 예시도이다.
상기 판단부(145)는 오염 계산부(142)에서 계산된 오염 정보, 에너지량 계산부(143)에서 계산된 에너지 정보 및 예측부(144)에서 예측된 예측 정보를 입력받고, 오염 제거 여부를 판단하기 위한 판단 정보를 출력한다.
먼저, 판단부(145)는 입력 정보를 이용하여 태양광 패널(110)의 고장 또는 오염의 여부를 판단한다. 에너지량 계산부(143)에서 계산된 기준 에너지량은 기준 값으로서 모든 태양광 패널(110)이 발전하는 에너지량의 지표가 되는데 반하여, 예측부(144)에서 계산된 에너지량은 각 태양광 패널(110)의 영상 정보 및 환경 정보를 근거로 예측된 에너지량이라는 차이점이 있다. 이 차이점을 해석하면, 기준 에너지량에 비해 오염을 고려하여 예측된 오염 제거 전 에너지량이 기준 에너지량 이하가 되야 하고, 예측된 오염 제거 전 에너지량의 오차 범위 내에 태양광 패널(110)에 대해 실측된 현재 에너지량이 있어야 한다.
이 해석을 근거로, 태양광 패널(110)에 대해 실측된 현재 에너지량이 상기 예측된 오염 제거 전 에너지량보다 기준치를 넘어서 적을 경우, 판단부(145)는 적은 값으로 비교된 현재 에너지량으로 인해, 태양광 패널(110)의 고장이나 열화가 있는 것으로 판단한다. 또한, 현재 에너지량이 상기 예측된 오염 제거 전 에너지량의 오차 범위 내에 있고, 기준 에너지량의 오차 범위 내에 예측된 오염 제거 후 에너지량이 있으면, 판단부(145)는 태양광 패널(110)에 오염이 존재하고, 그 오염의 제거에 의해 현재 에너지량은 예측된 오염 제거 후의 에너지량으로 상승할 것으로 판단한다.
여기서, 태양광 패널(110)의 오염에 의해 오염 제거가 필요한 것이 판단될 경우, 판단부(145)는 관리자가 오염 정보를 확인한 후 오염 제거 작업의 지시를 내릴 수 있도록, 판단된 오염 관련 정보를 비용/시간, 소득 및 수익의 경제적 환산 처리를 통해 스마트 정보로 생성한다. 상기 환산의 처리를 위해 대응되는 각각의 테이블 정보가 참조될 수 있다. 각 테이블 정보의 참조에 따라, 판단부(145)는 오염 정보에 따라 오염 제거를 위해 소요되는 비용/시간을 판단하고, 오염 제거 후 증가된 현재 에너지량에 따른 에너지량의 소득을 판단하고, ESS(Energy Storage System)로부터 수신된 정보를 참조하여 ESS로 증가된 에너지량을 판매할 경우 얻게 되는 수익을 판단한다.
그러면, 관리자는 비용/시간, 소득 및 수익으로 판단된 상기 스마트 정보를 통해 오염 제거 작업의 지시를 내릴 경우 얻게 되는 경제적 이익을 따져서 작업의 지시 여부를 내릴 수 있다. 또한, 관리자는 오염이 심하지 않은 것으로 판단되지만, 그 경제적 이익을 얻기 위해 오염 제거 작업의 지시를 내릴 수 있다. 예를 들면, 전력 소비가 급격히 증가하고, ESS에서 저장을 요구하는 에너지가 증가하는 시기에서, 관리자는 ESS에 대한 판매 수익이 증대되는 오염 제거 작업을 즉시 내릴 수 있다. 즉, 본 발명의 판단부(145)는 관리자가 오염 제거 작업에 대해 경제적 이익을 고려하여 작업 지시를 내릴 수 있도록, 예측 처리, 경제적 환산 처리 등의 지능적 서비스에 기반된 스마트 정보를 판단한다.
도 5는 도 1의 배포부(146)가 관리자 단말(150) 및 작업자 단말(160) 사이에서 오염 제거 정보를 배포하는 예시도이다.
상기 배포부(146)는 경제적 이익이 고려된 오염 제거 정보를 관리자 단말(150)로 제공한다(①). 관리자 단말(150)이 모바일 단말일 경우, 푸시 서비스를 통해 오염 제거 정보가 전송될 수 있다. 관리자 단말(150)에서 오염 작업 지시가 내려지면, 배포부(146)로 오염 제거 요청의 정보가 전송된다(②).
관리자의 오염 제거 요청이 수신되면, 배포부(146)는 오염 제거 작업 정보를 등록된 작업자 단말(160)들로 배포한다(③), 여기서, 상기 오염 제거 작업 정보는 오염된 태양광 패널(110)의 영상 정보, 오염 등급, 예상되는 오염 작업의 상기 시간/비용, 상기 예측된 오염 제거 후 에너지량(오염 제거 후 증가되어야 할 에너지량) 등의 상세 정보를 포함할 수 있다. 관리자의 측면에서, 상기 상세 정보는 오염 작업에 대한 구체적 작업 파악 및 계획 수립이 가능하고, 시간/비용이 예측되는 스마트 정보에 해당된다.
작업 정보를 수신한 단말들 중에서 어느 하나의 작업자 단말(160)에서 작업 수락이 먼저 선택되면, 그 작업 수락의 정보가 배포부(146)로 전송되고, 오염 제거 작업 정보가 상기 선택을 내린 작업자에게 선점된다(④).
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 패널의 표면 관리 방법의 개략적 순서도이다.
상기 태양광 패널(110)의 표면 관리 장치(140)는 태양광 패널(110)의 영상 정보 및 환경 정보를 수집한다(S611). 여기서, 카메라(121)는 태양광 패널(110)의 표면을 24시간 촬영하면서, 촬영된 영상 데이터를 전송 장치(130)로 송신한다. 또한, 센서(22)는 태양광 패널(110)의 일조량, 온도 등을 센싱하면서, 센싱 데이터를 전송 장치(130)로 송신한다. 전송 장치(130)는 카메라(121) 및 센서(122)로부터 데이터를 수신한 각 데이터를 표면 관리 장치(140)로 업로드한다.
전송 장치(130)에 의해 업로드 데이터가 수신되면, 표면 관리 장치(140)는 카메라(121)의 영상 정보를 기반으로 오염 정보를 계산한다(S621). 상기 오염 정보의 계산 과정에서 영상 분석 기술 및 객체 인식 기술 등이 이용된다.
또한, 표면 관리 장치(140)는 센서(122)가 센싱한 환경 정보를 기반으로 기준 에너지량을 계산한다(S622). 환경 정보의 일조량, 온도, 대기 질량과 솔라셀의 에너지 성능을 이용하여 기준 에너지량이 계산된다.
계산 처리가 완료되면, 표면 관리 장치(140)는 상기 단계(S611)의 수집 정보 및 상기 단계(S621 및 S622)의 계산 정보를 학습이 완료된 신경망 엔진에 입력하고, 신경망 엔진을 통해 예측된 오염 제거 전 에너지량 및 오염 제거 후 에너지량을 계산한다(S631).
신경망의 예측 처리가 완료되면, 표면 관리 장치(140)는 수집 처리, 계산 처리 및 예측 처리된 정보를 기반으로 태양광 패널(110)의 고장 또는 오염을 판단한다(S641). 고장의 경우, 태양광 패널(110)의 현재 에너지량이 상기 예측된 오염 제거 전 에너지량의 기준치보다 이하일 경우, 태양광 패널(110)이 고장에 의해 낮은 에너지량을 발전하는 것으로 판단한다.
오염이 판단될 경우(S642), 표면 관리 장치(140)는 판단된 오염 정보에 수반되는 시간/비용, 소득, 수익의 판단 정보를 생성한다(S643). 그러면, 관리자가 오염 정보를 경제적 정보로 이해할 수 있게 오염 제거 작업에 소요되는 시간/비용, 오염 제거 후 증가되는 발전량에 따른 소득, 증가된 발전량의 유휴량을 ESS로 판매할 경우 벌어들이는 수익 등의 판단 정보가 생성된다.
판단 정보가 생성되면, 표면 관리 장치(140)의 오염 정보 및 경제적 판단 정보를 태양광 패널(110)의 관리자 단말(150)로 배포한다(S651). 정보를 확인한 관리자가 오염 정보와 그에 따른 경제적 판단 정보를 확인하여 오염 제거 작업의 지시를 내릴 것인지 선택한다(652).
관리자의 작업 지시가 표면 관리 장치(140)에서 수신되면, 표면 관리 장치(140)는 오염 제거 작업 정보를 복수의 작업자 단말(160)들을 상대로 배포하고, 오염 제거 작업을 선점한 어느 하나의 작업자 단말(160)로부터 작업 수락 정보를 수신한다(S661). 이후, 작업자는 관리자의 태양광 발전 시설물을 방문하여 태양광 패널(110)의 오염을 제거한다.
본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.
100 : 시스템 110 : 태양광 패널
121 : 카메라 122 : 센서
130 : 전송 장치 140 : 표면 관리 장치
141 : 수집부 142 : 오염 계산부
143 : 에너지량 계산부 144 : 예측부
145 : 판단부 146 : 배포부
150 : 관리자 단말 160 : 작업자 단말
121 : 카메라 122 : 센서
130 : 전송 장치 140 : 표면 관리 장치
141 : 수집부 142 : 오염 계산부
143 : 에너지량 계산부 144 : 예측부
145 : 판단부 146 : 배포부
150 : 관리자 단말 160 : 작업자 단말
Claims (18)
- 태양광 패널의 근거리에 설치된 카메라 및 센서와 유무선 네트워크를 통해 연결되는 장치로서,
상기 카메라로부터 전송되는 태양광 패널의 표면 영상 정보와 상기 센서로부터 전송되는 태양광 패널의 일조량, 온도를 포함하는 환경 정보를 수집하는 수집부와;
상기 표면 영상 정보를 영상 분석 처리하는 것에 의해 상기 태양광 패널의 오염정보를 계산하는 오염 계산부와;
상기 환경 정보를 참조하여 상기 태양광 패널이 발전할 수 있는 기준 에너지량을 계산하는 에너지량 계산부와;
상기 표면 영상 정보, 상기 환경 정보, 상기 오염정보 및 상기 기준 에너지량에 근거하여 신경망 엔진을 이용하여 상기 태양광 패널의 오염 제거전의 에너지량의 예측값과 오염 제거후의 에너지량의 예측값을 예측하는 예측부; 및
상기 오염정보, 상기 기준 에너지량, 상기 태양광 패널의 오염 제거전의 에너지량의 예측값과 오염 제거후의 에너지량의 예측값에 근거하여 상기 태양광 패널의 오염 제거 여부를 판단하는 판단부;를 포함하고;
상기 판단부는,
상기 태양광 패널로부터 실측한 현재 에너지량이 상기 오염 제거전의 에너지량의 예측값 보다 미리 정해진 기준치 보다 하회할 경우 상기 태양광 패널에 고장이나 열화가 있는 것으로 판단하고;
상기 실측한 현재 에너지량이 상기 오염 제거전의 에너지량의 예측값의 오차범위내에 있고, 상기 오염 제거후의 에너지량의 예측값이 상기 기준 에너지량의 오차범위내에 있는 경우 상기 태양광 패널에 오염이 존재하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 태양광 패널의 표면을 관리하는 장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 판단부의 오염 제거 판단에 따라 관리자 단말로부터 오염 제거 요청이 수신되면, 오염된 태양광 패널의 표면 영상 정보, 오염된 태양광 패널의 오염정보, 예상되는 오염 작업의 시간과 비용, 상기 오염 제거후의 에너지량의 예측값을 포함하는 오염 제거 작업 정보를 등록된 복수의 작업자 단말로 브로드캐스팅하는 배포부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 태양광 패널의 표면을 관리하는 장치. - 제 2항에 있어서,
상기 오염 계산부는,
상기 표면 영상 정보에 대해 색도차, 이물 크기, 색 온도차 및 오염 제거의 전, 후의 차영상 중 적어도 하나를 이용하여 상기 오염정보를 계산하는 것을 특징으로 하는 태양광 패널의 표면을 관리하는 장치. - 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제 2항에 있어서,
상기 판단부는, 상기 오염정보, 상기 기준 에너지량, 상기 실측된 현재 에너지량, 상기 오염 제거전의 에너지량의 예측값 및 상기 오염 제거후의 에너지량의 예측값을 상기 관리자 단말에 출력하는 것을 특징으로 하는 태양광 패널의 표면을 관리하는 장치. - 삭제
- 삭제
- 태양광 패널의 근거리에 설치된 카메라 및 센서와 유무선 네트워크를 통해 연결되는 태양광 패널의 표면을 관리하는 장치에서 이루어지는 절차로서,
상기 카메라로부터 전송되는 태양광 패널의 표면 영상 정보와 상기 센서로부터 전송되는 태양광 패널의 일조량, 온도를 포함하는 환경 정보를 수집하는 제 1 단계;
상기 표면 영상 정보를 영상 분석 처리하는 것에 의해 상기 태양광 패널의 오염정보를 계산하는 제 2 단계;
상기 환경 정보를 참조하여 상기 태양광 패널이 발전할 수 있는 기준 에너지량을 계산하는 제 3 단계;
상기 표면 영상 정보, 상기 환경 정보, 상기 오염정보 및 상기 기준 에너지량에 근거하여 신경망 엔진을 이용하여 상기 태양광 패널의 오염 제거전의 에너지량의 예측값과 오염 제거후의 에너지량의 예측값을 예측하는 제 4 단계;
상기 태양광 패널로부터 실측한 현재 에너지량이 상기 오염 제거전의 에너지량의 예측값의 오차범위내에 있고, 상기 오염 제거후의 에너지량의 예측값이 상기 기준 에너지량의 오차범위내에 있는 경우 상기 태양광 패널에 오염이 존재하는 것으로 판단하는 제 5 단계;
상기 제 5 단계에서, 상기 태양광 패널에 오염이 존재하는 것으로 판단되면, 상기 오염정보, 상기 기준 에너지량, 상기 실측된 현재 에너지량, 상기 오염 제거전의 에너지량의 예측값 및 상기 오염 제거후의 에너지량의 예측값을 관리자 단말에 출력하는 제 6 단계;
상기 관리자 단말로부터 오염 제거 요청이 수신되면, 오염된 태양광 패널의 표면 영상 정보, 오염된 태양광 패널의 오염정보, 예상되는 오염 작업의 시간과 비용, 상기 오염 제거후의 에너지량의 예측값을 포함하는 오염 제거 작업 정보를 등록된 복수의 작업자 단말로 브로드캐스팅하는 제 7 단계; 및
상기 복수의 작업자 단말중 적어도 어느 하나의 작업자 단말로부터 작업 수락 요청을 접수하고, 가장 먼저 작업 수락 요청을 한 작업자 단말에 오염 제거 작업 지시를 출력하는 제 8 단계를 포함하는 태양광 패널의 표면을 관리하는 방법. - 삭제
- 제 10항에 있어서,
상기 제 2 단계는,
상기 표면 영상 정보에 대해 색도차, 이물 크기, 색 온도차 및 오염 제거의 전, 후의 차영상 중 적어도 하나를 이용하여 상기 오염 정보를 계산하는 것을 특징으로 하는 태양광 패널의 표면을 관리하는 방법. - 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180058182A KR102034190B1 (ko) | 2018-05-23 | 2018-05-23 | 태양광 패널의 표면을 관리하는 장치 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180058182A KR102034190B1 (ko) | 2018-05-23 | 2018-05-23 | 태양광 패널의 표면을 관리하는 장치 및 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102034190B1 true KR102034190B1 (ko) | 2019-11-08 |
Family
ID=68542188
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020180058182A KR102034190B1 (ko) | 2018-05-23 | 2018-05-23 | 태양광 패널의 표면을 관리하는 장치 및 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102034190B1 (ko) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021113996A1 (es) * | 2019-12-09 | 2021-06-17 | Universidad Técnica Federico Santa María | Sistema y método de análisis estadístico de imágenes de paneles fotovoltaicos |
| KR20210084844A (ko) * | 2019-12-30 | 2021-07-08 | 창신대학교 산학협력단 | 태양광 패널 이물질 제거 시스템 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20130008246A (ko) * | 2011-07-12 | 2013-01-22 | 주식회사 신우테크 | 영상분석에 의한 이물질 모니터링장치와, 이를 이용한 태양광발전 제어 시스템 및 방법 |
| KR20160119371A (ko) * | 2015-04-03 | 2016-10-13 | (주)하이레벤 | 태양광발전설비의 효율향상설비 |
| KR101682398B1 (ko) | 2016-05-27 | 2016-12-05 | (주)주원에프이 | 태양전지판의 오염진단 및 세척기능을 갖는 태양광발전장치 |
| KR20170029505A (ko) * | 2014-07-02 | 2017-03-15 | 에코피아 사이언티픽 리미티드 | 태양 전지판 세정 시스템의 예측적 유지관리 및 추론 패턴 |
-
2018
- 2018-05-23 KR KR1020180058182A patent/KR102034190B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20130008246A (ko) * | 2011-07-12 | 2013-01-22 | 주식회사 신우테크 | 영상분석에 의한 이물질 모니터링장치와, 이를 이용한 태양광발전 제어 시스템 및 방법 |
| KR20170029505A (ko) * | 2014-07-02 | 2017-03-15 | 에코피아 사이언티픽 리미티드 | 태양 전지판 세정 시스템의 예측적 유지관리 및 추론 패턴 |
| KR20160119371A (ko) * | 2015-04-03 | 2016-10-13 | (주)하이레벤 | 태양광발전설비의 효율향상설비 |
| KR101682398B1 (ko) | 2016-05-27 | 2016-12-05 | (주)주원에프이 | 태양전지판의 오염진단 및 세척기능을 갖는 태양광발전장치 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021113996A1 (es) * | 2019-12-09 | 2021-06-17 | Universidad Técnica Federico Santa María | Sistema y método de análisis estadístico de imágenes de paneles fotovoltaicos |
| KR20210084844A (ko) * | 2019-12-30 | 2021-07-08 | 창신대학교 산학협력단 | 태양광 패널 이물질 제거 시스템 |
| KR102326839B1 (ko) * | 2019-12-30 | 2021-11-16 | 창신대학교 산학협력단 | 태양광 패널 이물질 제거 시스템 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102159692B1 (ko) | 빅데이터 분석을 통한 태양광 발전량 예측 장치 및 방법 | |
| KR101926544B1 (ko) | 기상 예측 모델을 이용한 기상 관측 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 | |
| KR102034190B1 (ko) | 태양광 패널의 표면을 관리하는 장치 및 방법 | |
| CN111896549B (zh) | 一种基于机器学习的建筑物裂缝监测系统和方法 | |
| CN117311395B (zh) | 用于河道内污染巡检的无人机路径规划方法及系统 | |
| CN106292563A (zh) | 一种工业固废综合利用产业链风险监控管理系统 | |
| CN110544247A (zh) | 人工智能云计算多途径设备系统运行缺陷检查监控方法 | |
| CN110865418A (zh) | 污水违规排放监测方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| CN115549292A (zh) | 电网运行监测系统及其方法 | |
| CN117649207A (zh) | 一种建筑施工管理系统 | |
| CN102121999A (zh) | 使用光传感器的无接触落石检测方法 | |
| CN117007476B (zh) | 一种基于物联网的环保智能终端数据采集系统 | |
| CN112326039B (zh) | 一种光伏电站巡检辅助系统 | |
| Kedia | Localised weather monitoring system | |
| KR20080004376A (ko) | 태양 에너지 계통 관리 시스템 | |
| KR102382836B1 (ko) | 광산란방식의 미세먼지 측정장치 일체형 cctv 카메라 시스템 | |
| CN114840622A (zh) | 一种数字管网的构建和管理方法及系统 | |
| KR20230036880A (ko) | 열화상 이미지 기반 태양광 발전 현장 모니터링 시스템 | |
| KR102039666B1 (ko) | 사고예방용 시설물 안전점검 시스템 및 방법 | |
| CN113917107A (zh) | 一种农田土壤重金属污染决策系统及方法 | |
| CN113591034A (zh) | 确定清洗间隔时间的方法、装置、设备和可读存储介质 | |
| Lowin et al. | From physical to virtual: leveraging drone imagery to automate photovoltaic system maintenance | |
| KR102541868B1 (ko) | 재난재해시 환경기초시설의 피해를 조기에 복구하기 위한 방법 및 장치 | |
| CN117875946B (zh) | 一种用于变电站设备运维的人机协同自主红外巡检方法 | |
| KR102617618B1 (ko) | 산업용 공장의 고효율 설비 교체를 위한 인공지능 기반 의사 결정 서비스 제공 장치, 방법 및 시스템 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| GRNT | Written decision to grant |